Optimiser la taille des morceaux pour de meilleures réponses d'IA

La génération augmentée par récupération (RAG) est une méthode qui aide à améliorer la façon dont les grands modèles de langage (LLMs) créent des Réponses, en utilisant des infos de sources extérieures. En ajoutant des faits provenant de différentes bases de données, RAG vise à rendre les réponses générées par les modèles plus précises et pertinentes.

Un aspect important de RAG, c’est comment il récupère et traite le texte. La taille des portions de texte récupérées peut vraiment influencer le bon fonctionnement du système. Cet article se concentre sur la recherche de la meilleure taille pour ces portions de texte, appelées "chunks", pour créer de meilleures réponses. L'objectif est de trouver une taille de chunk qui donne suffisamment de contexte pour générer de bonnes réponses tout en évitant des infos inutiles.

#Importance de la taille des chunks dans RAG

Dans les systèmes RAG, le texte est découpé en Morceaux plus petits ou chunks. La façon dont ces chunks sont créés et leur taille peut affecter la qualité des réponses générées. Les chercheurs ont exploré différentes façons de chunker et de stocker du texte, mais trouver la bonne taille reste un défi. La difficulté vient du fait que les questions des utilisateurs nécessitent différents types de réponses. Certaines peuvent avoir besoin de résumés, tandis que d'autres peuvent exiger des explications détaillées.

Cet article examine comment déterminer la taille idéale des chunks, surtout pour des tâches courantes comme répondre à des questions. En trouvant la meilleure taille de chunk, les systèmes RAG peuvent mieux performer dans l'ensemble, et d'autres améliorations peuvent encore renforcer leur fonctionnalité.

#Expérimentations avec les tailles de chunks

Pour explorer l'effet de la taille des chunks, différentes tailles allant de 128 à 2048 tokens ont été testées. Le but était de voir comment ces tailles différentes impactent la performance des systèmes RAG pour produire des réponses. En testant plusieurs tailles de chunks, la recherche visait à trouver une taille qui minimise les détails irrélevants tout en fournissant suffisamment de contexte pour des réponses significatives.

Pour les expériences, une variété de sources textuelles a été utilisée, y compris des articles académiques et des documents juridiques. Ces sources représentent les types d'infos que les gens recherchent souvent. Un modèle de langue populaire, GPT-4 Turbo, a été utilisé pour créer des paires de questions et de réponses basées sur ces textes.

#Pourquoi créer des ensembles de données personnalisés ?

En développant l'ensemble de données pour nos expériences, on a trouvé que les ensembles de données existants avaient des limites. Beaucoup de ces ensembles consistaient en questions simples, qui ne nécessitaient pas de réflexion approfondie. En revanche, le nouvel ensemble incluait un mélange de questions plus complexes comme "Quoi ?", "Comment ?", et "Pourquoi ?". Cette variété a été choisie pour refléter les demandes plus nuancées que les gens ont dans la vie réelle.

L'intention était de mettre le modèle à l'épreuve plus que les ensembles de données plus simples ne le feraient. En testant le modèle contre un ensemble diversifié de questions, les chercheurs cherchaient à voir à quel point le système pouvait répondre à des demandes plus complexes.

#Évaluation de la qualité des réponses

Pour évaluer la qualité des réponses générées, des comparaisons ont été faites entre les réponses de GPT-4 Turbo et celles de deux modèles open-source. L'accent a été mis sur la similarité des réponses en termes de signification. Cette évaluation aide à déterminer à quel point chaque modèle performe en répondant à des questions basées sur les mêmes inputs.

Une partie importante de l'analyse a consisté à mesurer comment les réponses correspondaient en termes de signification. Ce critère est utile pour comprendre l'efficacité des modèles de langue à fournir des réponses précises et pertinentes.

#Résultats des expériences

Les résultats des tests ont montré que les tailles de chunks de 512 et 1024 produisaient systématiquement de meilleures qualités de réponses à travers tous les ensembles de données testés. Ces tailles de chunks semblaient trouver un bon équilibre entre fournir suffisamment de contexte et ne pas submerger le modèle avec trop d'infos inutiles.

Cependant, certaines incohérences ont été observées, surtout avec l'un des modèles, appelé Mixtral-8x7B-Instruct. Ce modèle a une grande Fenêtre de Contexte, mais lorsqu'il était limité à utiliser seulement douze chunks, il ne performait pas aussi bien que prévu. Dans de futurs tests, augmenter le nombre de chunks pourrait conduire à des résultats plus consistants.

Pour un autre modèle, Llama3-70B-Instruct, la meilleure performance a été notée lorsque sept à neuf chunks étaient utilisés. Ce nombre de chunks correspondait à environ 40-70 % de sa fenêtre de contexte exploitée efficacement. L'étude a montré que maintenir la fenêtre de contexte bien remplie pourrait aussi être un facteur important.

Globalement, les résultats indiquent que différents types de documents peuvent influencer la façon dont chaque modèle répond. En particulier, les réponses aux articles de Wikipédia se sont révélées particulièrement fortes, probablement en raison de la familiarité du contenu.

#Utilisation de la fenêtre de contexte

Un point clé des expériences est l'importance de combien de la fenêtre de contexte est effectivement utilisée par un modèle. Cet aspect est essentiel lors de la mise en place des systèmes RAG. Optimiser l'utilisation de la fenêtre de contexte peut considérablement améliorer la qualité des réponses générées.

La recherche souligne que plutôt que de se concentrer uniquement sur la recherche des meilleurs chunks de texte, il faut également faire attention à combien de la fenêtre de contexte est utilisée pendant les opérations.

#Recommandations pour la recherche future

Les résultats suggèrent de nouvelles directions pour améliorer les systèmes RAG. Les chercheurs recommandent que les travaux futurs doivent aller au-delà de la simple recherche des meilleurs chunks de texte. Au lieu de cela, il devrait y avoir un accent sur la garantie que les modèles de langue reçoivent suffisamment d'infos pour établir des connexions significatives.

L'optimisation de la taille des chunks est essentielle, comme l'indiquent les résultats montrant que 512 et 1024 tokens offrent les meilleures performances. Développer une compréhension de la façon d'utiliser efficacement la fenêtre de contexte est également essentiel.

Il y a encore beaucoup à explorer concernant la façon dont différents modèles de langue gèrent des quantités variables d'informations et de contexte. Comprendre l'équilibre idéal entre la taille des chunks et l'utilisation du contexte est une zone prometteuse pour de futures études.

#Limitations et orientations pour des études supplémentaires

La recherche a rencontré certaines limitations car elle n'a testé que deux modèles de langue à cause de contraintes de temps et de ressources. Les études futures viseront à analyser des modèles avec des fenêtres de contexte plus grandes pour voir combien de tokens ils peuvent gérer efficacement. Les proportions optimales trouvées pour un modèle peuvent ne pas s'appliquer à tous.

D'autres investigations se concentreront sur la façon dont différents modèles interagissent avec la taille des chunks et l'utilisation du contexte. Cette ligne de recherche sera importante pour améliorer l'efficacité des systèmes RAG et leur application dans divers domaines.

En résumé, les enseignements tirés de cette recherche sont précieux pour quiconque cherche à améliorer la fonctionnalité des modèles de langue dans des applications réelles. En se concentrant sur les bonnes tailles de chunks et en utilisant efficacement le contexte, les systèmes RAG peuvent devenir des outils encore plus puissants pour générer des réponses précises et pertinentes.